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关键词： 哈密顿力学   梯度消失   神经网络   自然语言处理  

摘要： 基于哈密顿力学的神经网络已经成为自然语言处理领域的一个重要研究方向，它不仅能够解决深度学习一直以来有关梯度消失的问题，同时也为研究人员提供一个探索神经网络的可解释性和解决当前深度学习困难问题的新思路。其利用经典力学原理，通过哈密顿函数更新网络状态，并借助能量守恒特性，有效提高模型准确率，并对解决深度学习中的梯度问题也做出了重要贡献。首先简要概述哈密顿力学引导深度学习的主要动机和理论基础；其次针对结合哈密顿力学的神经网络进行详细讨论，总结其特点、应用场景与局限性；最后讨论分析哈密顿力学与神经网络的结合在自然语言处理领域中的问题与挑战，并对未来发展进行展望，为研究人员进一步的研究提供参考。

关键词： 镁合金   激光焊接   重建网络   无监督   焊缝缺陷  

摘要： 针对镁合金激光焊接焊缝表面缺陷形态复杂、特征不明显，以及传统无监督检测方法漏检、误检率高等问题，提出了一种基于改进重建网络的无监督缺陷检测方法。通过在网络的编码器开端、网络层之间、及全连接层中，分别引入ASPP、CBAM、SSPCAB模块，以及在编码器与解码器之间添加所提出的多尺度特征融合模块MSFFM，提高网络特征提取与异常目标定位能力，增强缺陷位置的重建精度与相邻网络层间的特征信息融合。在自建的镁合金激光焊接焊缝数据集与MVTec AD公共数据集上进行了有效性与通用性的实验验证。实验结果表明，该方法可对镁合金焊缝表面的小样本复杂形态缺陷进行有效识别、精准分割与定位，且具备良好的通用性。

摘要： 编程语言与开发平台是研制信息技术产品的基础,设计研发一款专业的编程语言和配套开发平台不仅难度很高,而且工作量巨大.绝大部分重要的基础开发平台,如专业CAD、EDA、MATLAB等,都被国际软件巨头掌握和垄断,严重制约了我国信息技术产业的发展,给通信网络安全产品的研发、部署、运维带来了风险.国产、开源、易用、专业的网络安全编程语言一直缺失,亟待设计研发自主开放的通信网络安全的高效编程语言及开发平台环境.实现该目标存在三大难点与挑战:一是在语法规范体系方面,如何突破通用编程语言语法限制,面向网络安全特定任务设计高效语法规范体系;二是在软件缺陷分析方面,如何扩展模糊测试覆盖的深度与广度,提高攻击载荷生成效率以应对复杂测试场景;三是在源码保护和抗逆向方面,如何实现跨语言编译,并避免源码遭受逆向分析或反编译.

关键词： 信用风险   可解释深度学习   FAAN  

摘要： 本文将大数据降维技术和深度学习的逼近手段相结合，提出了一种新的可解释深度学习方法-因子增强的加性神经网络模型，并依据该方法建立信用风险度量模型，结合我国债券市场公司数据进行实证分析，同时与目前流行的可解释机器学习方法进行比较。研究发现：（1）本文提出的模型在各项评估指标上优于外部评级、线性回归，以及目前流行的可解释机器学习方法，具备更好的泛化能力；（2）价格指标可以动态反映企业风险溢价，在信用风险度量方面最为重要且时效性较高，提高了本文模型动态捕捉风险的能力；（3）本文提出的方法也佐证了在评级过程和方法中引入降维方法、深度学习方法提高评级质量必要性。本文提出的方法是对可解释深度学习、企业信用风险度量等相关研究的有益补充，为信用风险防范和信用评级提供了一种有现实价值的信用风险度量方法。

关键词： BP神经网络   海底地形   重力异常   GEBCO_2023   Topo_25.1  

摘要： 提出一种基于双通道BP神经网络的海底地形反演方法，结合重力异常数据(包含长、短波重力异常和残差长、短波重力异常)和船载测深数据，对几内亚湾海底地形进行反演。将反演结果分别与重力地质法反演结果以及GEBCO＿2023和Topo＿25.1模型进行比较。结果表明，基于双通道BP神经网络的反演精度优于其他模型。本文研究结果可为深度学习在海洋大地测量中的应用提供新思路，同时能提升海底地形反演精度。

关键词： 数学应用题   图卷积   数值推理   句法依赖   交互注意力  

摘要： 数学应用题求解是机器阅读与数学推理结合的关键任务，其核心目标是通过对题目文本的理解，生成准确的数学表达式以求解问题.近年来，深度学习技术的快速发展推动了数学应用题自动求解模型的进步，此外，预训练语言模型的引入进一步提升了模型对文本语义的理解能力.然而，现有模型仍未能充分捕捉数学问题中的结构化依赖关系，缺乏对数值信息间隐含逻辑的深度建模.针对上述问题，本文提出了一个基于数值增强的图卷积网络（Number-enhanced Graph Convolutional Network，NEGCN）.NEGCN 通过构建数值比较图捕捉数值的大小、类型及其相互关系，实现数值信息与文本语义特征的有效融合，从而显著提升模型的数值推理能力.此外，本文设计了一种基于句法依赖的结构化信息提取机制，将数学问题文本转化为具备句法依赖关系的图表示，并通过图卷积神经网络学习句法结构特征，为问题求解过程提供更丰富的结构化语义信息.最后，NEGCN利用交互注意力机制强化不同子句间的语义交互，提取全局语义信息，提高了模型对数学问题整体语义的把握.实验结果表明，NEGCN在MAWPS和Math23K两个数据集上的总体性能优于对比模型，表现出更高的解题准确率与稳定性.

关键词： 大数据   计算机   网络安全   防御技术  

摘要： 人们在享受计算机网络为社会生产生活带来巨大便利的同时,还需注意其中潜藏的风险,并以新兴技术为支持,不断提高计算机网络的安全防御能力.本文围绕大数据下的计算机网络安全需求,简单总结了计算机网络安全影响因素及潜藏的风险隐患,并分析了计算机网络安全防御技术应用的重要性,同时对常见安全防御技术的应用要点进行了初步探讨.

关键词： 小柴胡汤   儿童   肺炎支原体肺炎   网络药理学   分子对接   作用机制   功效成分  

摘要： 目的 运用网络药理学方法和分子对接探析小柴胡汤防治儿童肺炎支原体肺炎（MPP）的作用机制。方法 通过中药系统药理学数据库与分析平台检索小柴胡汤的有效活性成分，并利用通用蛋白资源数据库获取方药相关作用靶点；在GeneCards、DrugBank及CTD数据库中收集儿童MPP的相关靶点；利用Jvenn图软件构获取药物与疾病的交集靶点，应用STRING数据库获取交集靶点蛋白相互作用的相关信息；采用Cytoscape 3.10.2软件绘制“药物-成分-靶点”网络图及蛋白相互作用网络图；对交集靶点进行基因本体（GO）功能和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。应用AutoDockTools 1.5.7软件预测小分子配体与生物大分子受体的结合能，运用PyMOL软件作图展示分子对接结果。结果 筛选出小柴胡汤活性成分159个，靶标286个，药物与疾病靶点的交集靶点共88个。GO功能富集分析显示涉及947种生物过程，KEGG通路富集分析表明其主要涉及187条信号通路。其相关信号通路主要包括AKT1、IL6、TNF、JUN、PTGS2、TP53等。分子对接提示方药活性成分与核心靶点具有良好结合力。结论 小柴胡汤可能通过槲皮素、山柰酚、β-谷甾醇等多种活性成分作用于AKT1、JUN、PTGS2等多个靶点，抑制炎症反应，调节免疫功能，从而防治儿童MPP。

关键词： 图像去模糊   双分支   频域信息   注意力机制   扩张卷积  

摘要： 针对现有的图像去模糊方法存在边缘信息损失，分块间伪影以及大模型高成本的问题，本文构建了深浅双分支特征融合的去模糊网络(Deep-Shallow Deblur Network， DSDN)，从深层和浅层两个分支提取模糊特征。在深层分支中设计的频域自注意力和级联扩张卷积模块，能够在频域有效定位模糊特征并进行特征增强，同时在不增加核大小的前提下有效增大感受野。浅层分支高效提取模糊细节特征，通过残差连接的方式与深层特征融合，能够有效避免梯度消失。提出的空频双域加权联合的损失函数，能够在双域内引导优化网络训练，有效限制复原图像频域差异。在公开数据集GOPRO和HIDE上进行实验，所提方法的取得更高的指标，复原的图像细节更突出，在客观指标和主观观察上均优于现有的主流去模糊方法。

关键词： 网络   信息安全   技术管理   计算机应用  

摘要： 本研究聚焦于网络信息安全技术管理视域下的计算机应用.通过文献研究及行动研究方式详细阐述了计算机应用类别、分析了计算机应用在网络信息安全技术管理中的作用.研究结果表明,从网络安全管理流程规范、计算机应用类别选择、计算机应用更新和升级、计算机监控和维护等角度入手可保障网络信息安全技术管理领域下计算机应用安全性,可为网络信息安全领域技术人员工作提供参考.